【摘 要】
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以内部网络和普通配置计算机为实验平台,研究大规模数据集的并行体绘制的实现方法,以提高绘制速度和算法效率。分别介绍并行可视化、Master-Slave-Collector模式、负载平衡、
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基础研究项目(No.08KJD520021);南通市科技项目应用研究计划(No.K2008036);南通大学2008年度博士科研启动基金(No.08B15)
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以内部网络和普通配置计算机为实验平台,研究大规模数据集的并行体绘制的实现方法,以提高绘制速度和算法效率。分别介绍并行可视化、Master-Slave-Collector模式、负载平衡、任务池和结果池等关键技术。在传统的Master-Slave模式基础上的改进模式Master-Slave-Collector,具有减少计算时间、实现负载平衡、提高绘制效率等优点。实验结果表明,该方法较好地解决了运算速度和内存空间这两大难题,效果良好,实时性强,在临床诊断和科学研究中发挥重要作用。
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